"Global embedding" è una combinazione di parole composta da un aggettivo ("global") e un sostantivo ("embedding"). In contesto tecnico, può essere utilizzato come un termine nominale composto.
/gloʊbəl ɛmˈbɛdɪŋ/
"Global embedding" si riferisce generalmente a tecniche di rappresentazione in machine learning e linguistica computazionale, dove "embedding" indica la rappresentazione di dati in uno spazio di dimensione inferiore. L'aggettivo "global" suggerisce che la rappresentazione consideri l'intero contesto dei dati, piuttosto che un sottoinsieme limitato.
Questa terminologia è usata soprattutto nel contesto tecnico, specialmente in campi come l'apprendimento automatico (machine learning) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). La sua frequenza d'uso è più alta nel contesto scritto, come articoli di ricerca e documentazione tecnica.
"In the field of natural language processing, global embedding techniques help in capturing the context of words."
"Nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale, le tecniche di incorporazione globale aiutano a catturare il contesto delle parole."
"Researchers have developed global embedding models that can handle large datasets effectively."
"I ricercatori hanno sviluppato modelli di incorporazione globale che possono gestire efficacemente grandi dataset."
"By using global embedding, we can improve machine translation accuracy."
"Utilizzando l'incorporazione globale, possiamo migliorare la precisione della traduzione automatica."
"Global embedding" non è una frase tipicamente associata a espressioni idiomatiche nella lingua dopo il suo uso tecnico. Tuttavia, nel contesto di "embedding", esistono termini più generali associati a "embedding" nel linguaggio più ampio, come "word embedding" o "context embedding". Ecco alcuni esempi:
"Word embeddings capture semantic relationships between words effectively."
"Le rappresentazioni di parole catturano efficacemente le relazioni semantiche tra le parole."
"Contextual embeddings allow for a better understanding of word usage."
"Le rappresentazioni contestuali consentono una migliore comprensione dell'uso delle parole."
"The use of embeddings in deep learning has revolutionized data representation."
"L'uso delle rappresentazioni in deep learning ha rivoluzionato la rappresentazione dei dati."
La parola "embedding" deriva dal verbo inglese "to embed", che a sua volta proviene dal vecchio inglese "beddian", che significa "mettere a letto" o "inserire". "Global", dal latino "globus", significherebbe "sferico" o "universale".
Sinonimi: - Incorporazione totale - Rappresentazione universale
Contrari: - Incorporazione locale - Rappresentazione limitata